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???metadata.dc.type???: Dissertação
Title: Usando medição de código fonte para refractoring
Other Titles: On the Use of Source Code Measurement for Refactoring
???metadata.dc.creator???: Carneiro, Glauco de Figueiredo 
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Mendonça Neto, Manoel Gomes de
???metadata.dc.contributor.referee1???: Maldonado, Jose Carlos
???metadata.dc.contributor.referee2???: Costa, Augusto Cesar Pinto Loureiro da
???metadata.dc.description.resumo???: Refactoring melhorando a estrutura interna do software sem modificação no seu comportamento observável é um mecanismo importante para se evitar a degradação da qualidade do software. Fundamental para tal finalidade é a identificação de trechos do código fonte que apresentam oportunidades de refactoring comumente chamadas de bad smells. Esta dissertação propõe uma abordagem para auxiliar na detecção de bad smells através de medição de código fonte. Como para resolver este problema são necessárias várias outras etapas ainda não implementadas, esta dissertação tem como objetivo estabelecer mecanismos que representem um primeiro passo no sentido de detectar bad smells através da medição de código fonte. Para tal finalidade é realizado um estudo que relaciona métricas, refactorings e bad smells. O estudo é dividido em duas partes. A primeira parte top-down é baseada na aplicação analítica do paradigma Meta Pergunta Métrica (MPM). A segunda parte bottom-up é um estudo empírico do relacionamento entre métricas conhecidas de código fonte, refactorings e bad smells. O estudo baseado na aplicação analítica do paradigma Meta Pergunta Métrica (MPM) identificou tipos de métricas necessários para a identificação dos bad smells propostos por Fowler. O estudo mostra que 75% das métricas necessárias não estão disponíveis, sendo que deste universo, aproximadamente 78% são factíveis e implementáveis e o restante são métricas fortemente dependentes de análise cognitiva e de difícil implementação. O estudo empírico analisou 47 métricas de código fonte ao longo de um estudo de caso estas métricas foram obtidas a partir de um conjunto de métricas comercialmente disponíveis em ferramentas de medição de software. O estudo de caso mediu a variação destas métricas ao longo da seqüência de 77 refactorings. Foram utilizados dois coeficientes criados nesta dissertação especialmente para associar métricas e refactorings Coeficiente de Associação entre Métrica e Refactoring (CAMR) e Coeficiente de Associação Forte entre Métrica e Refactoring (CAFMR) e os resultados destas associações são apresentados para os refactorings executados durante o estudo de caso.
Abstract: Software refactoring - improving the internal structure of the software without changing its observable behavior - is an important action towards avoiding software quality decay. Key to this activity is the identification of portions of the source code that offers opportunities for refactoring - the so called "code bad smells". This dissertation proposes an approach to help on the detection of code bad smells through source code measurement. To solve this problem, however, other stages still not implemented are necessary. This dissertation focuses on the first step towards a concrete method to detect code bad smells through source code measurement. It presents a study that relates metrics, refactorings, and bad smells. Our study is broken into two parts. The first - top-down - part is based on the analytical application of the Goal-Question-Metric (GQM) method. The second - bottom-up - part is an empirical study on the relationship between well-known source code metrics, refactorings and code bad smells. The GQM study identified the type of metrics that are needed for each of the bad smells proposed by Fowler. The study shows that 75% of the needed metrics are not available. But, 78% of those can be implemented, while the remainder is strongly dependent on human cognitive analysis, therefore difficult if not impossible to implement. The empirical study analyzed 47 source code metrics over a case study - these metrics make up a comprehensive set among those commercially available on software measurement tools. The case study measured the variation of these metrics over a sequence of 77 refactorings. The study used two customized association measures to relate metrics and refactorings - metric-refactoring association coefficient (MRAC) and metric- refactoring strong association coefficient (MRSAC) - and the results of those associations are presented for the refactorings executed during the case study.
Keywords: Refactoring
métricas de software
Meta Pergunta Métrica (Goal Question Metric)
engenharia de software
Refactoring
software metrics
Goal Question Metric
empirical study
software engineering
???metadata.dc.subject.cnpq???: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language: por
???metadata.dc.publisher.country???: BR
Publisher: Universidade Salvador
???metadata.dc.publisher.initials???: UNIFACS
???metadata.dc.publisher.department???: Sistemas e Computação
???metadata.dc.publisher.program???: Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Computação
Citation: CARNEIRO, Glauco de Figueiredo. On the Use of Source Code Measurement for Refactoring. 2003. 141 f. Dissertação (Mestrado em Sistemas e Computação) - Universidade Salvador, Salvador, 2003.
???metadata.dc.rights???: Acesso Aberto
URI: http://teste.tede.unifacs.br:8080/tede/handle/tede/305
Issue Date: 14-Apr-2003
Appears in Collections:Sistemas e Computação

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